[发明专利]基于风量特征的矿井通风系统阻变型单故障源诊断方法

摘要

本发明一种基于风量特征的矿井通风系统阻变型单故障源诊断方法，利用矿井通风仿真系统MVSS生成故障与风量关系的训练样本，构建基于支持向量机(SVM)的分类模型和回归模型，对故障位置和等效风阻进行诊断。通风系统网络拓扑结构复杂，某一条分支风阻的变化会引起该分支以及部分区域通风网络风量的变化，将这种风量作为一种向量模式以区分发生阻变型故障的拓扑位置，提出的本发明的单故障源SVM诊断方法，对矿井通风系统阻变型单故障源位置及故障程度进行诊断。由此方法建立最终决策模型，方法简单，人为干预少，客观反映数据之间的联系，适合于解决本质上非线性的问题，并且模型由支持向量所确定，避免了数据维数灾难，具有较好的“鲁棒”性。

主权项

1.一种基于风量特征的矿井通风系统阻变型单故障源诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：准备拓扑关系数据资料，包括矿井通风网络、网络中各分支的风阻及风机特性曲线，其中，通风机风压特性曲线方程式为H＝a0+a1q+a2q2，其中H为风压，q为风量，a0，a1，a2为通风机的风压特性系数；步骤二：生成训练样本集，令分支ei发生阻变型故障，阻变量为Δri，此时，故障分支等效风阻r’i＝ri±Δri，其中ri为分支ei的原始风阻，r’i为分支ei发生故障后的等效风阻，并通过矿井通风仿真系统MVSS对通风网络进行网络解算，得到发生故障后的通风网络各分支的风量数据Q’，形成对应的风量样本；步骤三：构建故障样本数据空间，将每次发生故障时的故障分支编号、分支等效风阻和网络分支风量这些数据记录至故障样本数据空间中；步骤四：应用标准SVM方法对步骤三中生成的训练样本进行训练，使用高斯径向基核函数K，建立故障诊断分类模型及用于预测故障等效风阻值的回归模型，其中，故障诊断分类模型以网络分支风量为输入特征，故障分支编号为输出进行训练；回归模型以网络分支风量为输入特征，故障等效风阻值为输出进行训练；步骤五：利用步骤五中建立的故障诊断分类模型和回归模型进行单故障源诊断，得到故障分支编号和故障等效风阻值。